近年來,隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)絡智能招聘模式逐漸興起,尤其是受新冠疫情影響,就業(yè)招聘無法正常展開,招聘形式開始向網(wǎng)絡招聘靠攏,招聘就業(yè)數(shù)據(jù)成倍增長。本論文旨在基于現(xiàn)有的人才招聘數(shù)據(jù),快速分析挖掘崗位及人才信息,選取合適的模型方法和模型融合方式,對人崗匹配模型進行研究優(yōu)化,并就結(jié)果展開針對性研究,為智能招聘下的應聘雙方提供參考建議。本文主要的研究工作總結(jié)如下:首先,基于人才簡歷、崗位招聘及人才行為數(shù)據(jù),構(gòu)建樣本數(shù)據(jù)集,并進行數(shù)據(jù)預處理,提高數(shù)據(jù)的可利用性。其次,基于整合后的樣本數(shù)據(jù)集,進行特征提取,提取基礎(chǔ)特征,基于Doc2Vec的文本向量化特征;以及基于人才崗位交叉特征提取,并從人才崗位雙方角度進行競爭力統(tǒng)計特征提取,構(gòu)建特征群。隨后,深度解析人崗匹配模型的設(shè)計思想,將其轉(zhuǎn)化為人才是否投遞以及崗位是否認可兩部分二分類預測模型,引入了決策樹、隨機森林、XGBoost、Light GBM模型,分別進行訓練預測。實驗結(jié)果表明:Light GBM在投遞模型和認可模型中表現(xiàn)均優(yōu)于其他三類模型,但最終呈現(xiàn)效果仍需進一步優(yōu)化。得益于Light GBM的優(yōu)異表現(xiàn),通過對Light GBM算法模型通過模型...

【文章頁數(shù)】：53 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀分析及發(fā)展趨勢
        1.2.1 招聘需求特征研究現(xiàn)狀
        1.2.2 人崗匹配研究現(xiàn)狀
        1.2.3 文獻評述
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
    1.5 創(chuàng)新點
第2章 人才招聘數(shù)據(jù)采集與預處理
    2.1 數(shù)據(jù)采集
    2.2 數(shù)據(jù)預處理
        2.2.1 數(shù)據(jù)清洗
        2.2.2 數(shù)據(jù)規(guī)范化
        2.2.3 中文分詞
        2.2.4 停用詞過濾
        2.2.5 數(shù)據(jù)整合
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于人才崗位數(shù)據(jù)的特征提取
    3.1 基礎(chǔ)特征提取
        3.1.1 崗位數(shù)據(jù)基礎(chǔ)特征
        3.1.2 人才數(shù)據(jù)基礎(chǔ)特征
        3.1.3 行為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)特征
    3.2 文本特征提取
        3.2.1 基于Doc2Vec的文本特征表示
        3.2.2 文本特征提取結(jié)果
    3.3 崗位-人才數(shù)據(jù)交叉特征提取
        3.3.1 基于數(shù)值型變量提取交叉特征
        3.3.2 基于字符型變量提取交叉特征
        3.3.3 交叉特征構(gòu)建結(jié)果
    3.4 崗位-人才數(shù)據(jù)統(tǒng)計特征提取
        3.4.1 基于人才角度提取統(tǒng)計特征
        3.4.2 基于崗位角度提取統(tǒng)計特征
    3.5 特征整合
    3.6 本章小結(jié)
第4章 人崗匹配模型設(shè)計
    4.1 人崗匹配模型設(shè)計思想
        4.1.1 人才是否投遞預測模型
        4.1.2 崗位招聘者是否認可預測模型
        4.1.3 模型融合
    4.2 模型選擇
    4.3 決策樹
        4.3.1 算法原理
        4.3.2 算法實現(xiàn)
    4.4 隨機森林
        4.4.1 算法原理
        4.4.2 算法實現(xiàn)
    4.5 XGBoost
        4.5.1 算法原理
        4.5.2 算法實現(xiàn)
    4.6 LightGBM
        4.6.1 算法原理
        4.6.2 算法實現(xiàn)
    4.7 模型結(jié)果分析與討論
    4.8 本章小結(jié)
第5章 人崗匹配模型優(yōu)化
    5.1 LightGBM模型優(yōu)化
        5.1.1 模型調(diào)參
        5.1.2 模型交叉驗證
    5.2 LightGBM-Bagging融合模型
        5.2.1 模型融合方法
        5.2.2 LightGBM-Bagging原理
        5.2.3 模型結(jié)果分析與討論
    5.3 人崗匹配模型優(yōu)化設(shè)計
        5.3.1 人崗匹配模型融合基本思想
        5.3.2 人崗匹配模型融合優(yōu)化
        5.3.3 人崗匹配模型融合效果討論
    5.4 本章小結(jié)
總結(jié)與展望
    總結(jié)
    展望
參考文獻
致謝



本文編號：3933269